DGL-GAN: Ein effizientes Verfahren zur Komprimierung von großen Generativen Adversariellen Netzen

DGL-GAN ist ein neuartiger und einfacher Ansatz zur Komprimierung von großen Generativen Adversariellen Netzen, der das Wissen des Lehrer-Diskriminators über die Verteilung der echten und synthetischen Bilder nutzt, um den Schüler-Generator zu optimieren.